核心用法
video-summary 是一款跨平台视频内容智能摘要工具，支持 Bilibili、YouTube、小红书、抖音及本地视频文件。用户通过简单命令行或自然语言指令即可获取结构化视频摘要：
# 基础摘要 video-summary "https://www.bilibili.com/video/BV1xx" # 章节细分 + 保存文件 video-summary "https://youtube.com/xxxxx" --chapter --output summary.md # 仅提取字幕 video-summary "https://v.douyin.com/xxxxx" --subtitle
处理流程：URL输入 → 平台自动识别 → 字幕提取（yt-dlp/Whisper）→ 内容分块 → LLM智能摘要 → 结构化输出。支持纯文本、Markdown、JSON 三种格式，章节模式可生成带时间戳的关键节点导航。
显著优点
平台覆盖全面：国内唯一同时支持 B站/小红书/抖音/YouTube 的开源视频摘要方案，小红书与抖音通过 Whisper 本地转录实现无字幕视频支持。
输出结构专业：自动生成视频标题、时长、作者、核心论点、关键信息、行动建议、时间戳导航，可直接用于笔记整理或知识库归档。
灵活配置：支持 OpenAI、智谱 GLM、DeepSeek、Moonshot 等多家 LLM 服务商；Whisper 模型可选 tiny/base/small/medium/large 以平衡速度与精度；cookie 支持解锁受限内容。
工程化设计：自动清理临时文件、长视频智能分块处理（>1小时自动分段）、依赖检测与安装指引、性能预估表格（含 GPU 加速参考）。
潜在局限
依赖外部工具链：必须安装 yt-dlp、jq、ffmpeg、Whisper（可选），Windows 环境配置门槛较高。
转录耗时明显：小红书/抖音无原生字幕，5 分钟视频 base 模型需约 1 分钟，medium 模型可达 4 分钟；1 小时视频 medium 模型需 1 小时处理。
LLM 成本与隐私：摘要生成依赖外部 API，长视频可能产生较高 token 消耗；敏感内容需上传至第三方 LLM 服务商。
平台策略风险：视频平台反爬策略变化可能导致 yt-dlp 失效；部分区域限制内容需 cookie 仍可能无法访问。
适合人群
- 知识工作者：快速消化课程、讲座、访谈类长视频
- 内容创作者：竞品分析、选题调研、脚本参考
- 研究人员：学术报告、会议录播的信息提取与归档
- 多平台用户：需要统一工具处理国内外视频内容的效率追求者
常规风险
- API 密钥需通过环境变量配置，共享环境存在泄露风险
- 视频下载与转录涉及版权内容，用户需自行确保合法使用
- Whisper 转录质量受音频清晰度影响，嘈杂环境可能误识
- 过度依赖摘要可能遗漏视频中的非语言信息（视觉演示、语气情绪等）